python实现mini-batch版的均方误差和交叉熵误差
时间: 2023-10-18 07:05:23 浏览: 95
均方误差和交叉熵误差是深度学习中常用的损失函数,可以用来评估模型的表现。对于mini-batch版的实现,可以将训练数据分成若干个batch,每个batch中包含一定数量的样本,然后分别计算每个batch的损失,最终得到所有batch的平均损失。至于如何具体实现,可以查阅相关资料或者参考深度学习框架中的API文档。
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python误差反向传播法
误差反向传播(Error Backpropagation)是一种用于训练神经网络的优化算法,常用于解决监督学习问题。它通过计算预测值与真实值之间的误差,并将误差反向传播回网络中的每个权重,从而调整网络参数以最小化误差。
下面是基本的误差反向传播法的步骤:
1. 步骤一:前向传播
- 输入一个训练样本,并通过网络前向传播计算得到预测值。
- 预测值与真实值之间的误差可以使用不同的损失函数来衡量,如均方误差(mean squared error)或交叉熵损失(cross-entropy loss)。
2. 步骤二:反向传播
- 计算输出层的误差梯度,即预测值与真实值之间的差异。
- 将误差梯度反向传播回每一层隐藏层,其中每个权重的贡献度根据其权重在网络中的路径来计算。
- 对于每个权重,通过链式法则计算损失函数对该权重的偏导数。
3. 步骤三:参数更新
- 使用梯度下降法或其他优化算法,根据计算得到的梯度,更新网络中的参数(权重和偏置)。
- 更新参数的步长(学习率)可以进行调整,以控制更新的速度和稳定性。
4. 步骤四:重复迭代
- 重复执行步骤一至步骤三,通过多次迭代来逐渐减小误差,提高网络的性能。
- 在每次迭代中,可以随机选择不同的训练样本,或者使用小批量(mini-batch)的样本来进行更新。
通过误差反向传播法,神经网络可以逐步优化自身的参数,以更好地拟合训练数据,并在新的输入上做出准确的预测。
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